SAMPLING METHODS Metode Penarikan Contoh STK221 3(2-2)

SAMPLING METHODS Metode Penarikan Contoh STK221 3(2-2)

Pustaka Scheaffer RL, Mendenhall W, Ott RL. 2006. Elementary Survey Sampling, 6th ed. Belmont: Duxbury Press. Levy PS, Lemeshow S. 1999. Sampling of Population, Methods and Application, 3 rd ed. New York: John Wiley & Sons.

Deskripsi Mata Kuliah: Mata kuliah Metode Penarikan Contoh berisi beberapa teknik penarikan contoh beserta pendugaan parameternya. Pembahasan terutama ditekankan pada penarikan contoh berpeluang Tujuan Instruksional Umum (TIU) : Mahasiswa mampu merancang penarikan contoh dengan efektif dan efisien untuk menduga parameter populasi

Rencana Perkuliahan: Review Beberapa Konsep Dasar Statistika Beberapa Konsep Dasar Survei Sampling Penarikan Contoh Acak Sederhana Penarikan Contoh Acak Berlapis Pendugaan Rasio, Regresi dan Beda Penarikan Contoh Sistematik Penarikan Contoh Gerombol Penarikan Contoh Gerombol Dua Tahap Pendugaan Ukuran Populasi Non-Probability Sampling (Optional) Studi Kasus Total 14 x pertemuan

Penilaian Ujian Tengah Semester 40% Ujian Akhir Semester 40% Praktikum, Tugas, Quiz 20%

Mengapa perlu belajar MPC?

Sebagai dasar Penyelesaian masalah/ pengambilan kebijakan

Macam-macam Data Database Hasil rekaman/catatan administrasi Ex : data penjualan, data nasabah Pembahasan MPC Data sederhan a Data yang telah tersedia di alam, namun harus dikumpulkan Survei Data kompleks Data yang harus dibangkitkan experiment

Populasi vs Contoh populasi contoh himpunan semua objek yang menjadi minat pengambilan kesimpulan himpunan bagian dari populasi melakukan pengamatan terhadap seluruh populasi seringkali tidak mungkin dilakukan ketika akan membuat kesimpulan, mengapa?

Mengapa harus dengan contoh? sumber daya terbatas 1 2 waktu yang tersedia terbatas pengamatan kadang bersifat merusak 3 4 mustahil mengamati seluruh anggota populasi bagaimana caranya dengan menggunakan data contoh kita dapat mengambil kesimpulan terhadap populasi? perlu belajar MPC

Teknik Pengumpulan Data observasi survei percobaan

Metode Pengumpulan Data Metode Percobaan Memiliki keleluasaan untuk melakukan pengawasaan terhadap sumbersumber keragaman data Menciptakan jenis perlakuan yang diinginkan dan mengamati perubahan pada respon Metode Observasi (pasif) Tidak memiliki kendali dalam pengumpulan data menentukan faktor yang diamati dan memeriksa ketelitian data Perubahan pada respon sulit diketahui penyebabnya Metode Survey Sampel data diambil dengan tehnik tertentu dari populasi Nilai dugaan populasi dapat ditentukan dengan tingkat kepercayaan tertentu Cukup lemah menggambarkan hubungan sebab akibat

Kelebihan dan Kelemahan Metode Percobaan Metode Observasi Metode Survey Kelebihan Kelemahan Kelebihan Kelemahan Kelebihan Kelemahan Kuat dalam pengendalian keragaman Represen- tasi hasil Mudah, murah, mengamati masalah dalam kondisi yang sebenarnya Pengendalian keragaman dan Representasi Hasil Represen- tasi hasil Pengendalian keragaman

Parameter vs Statistik data populasi olah/analisis parameter data contoh olah/analisis statistik Nilai parameter hampir tidak pernah diketahui, yang kita ketahui adalah statistik. Statistik merupakan penduga bagi parameter.

Teknik Meringkas Data ukuran pemusatan ukuran penyebaran

Ukuran Pemusatan nilai tempat mengumpulnya sebagian besar data Median, membagi data menjadi dua bagian yang sama banyak Me = data ke-(n+1)/2 Modus, nilai data yang paling sering muncul Rataan/Rata-rata 1 N N Xi i 1 Populasi x 1 n n Xi i 1 Contoh

Tentang Rataan Rataan bersifat tidak kekar (robust) terhadap adanya data-data bernilai ekstrim. misal data yang dimiliki: 5, 7, 8, 13, 14, 14, 16, 17, 18, 21 rataan 13.3, median 14 5, 7, 8, 13, 14, 14, 16, 17, 18, 70 rataan 18.2, median 14 dikenal adanya Truncated Mean (rataan terpangkas) membuang data ekstrim besar dan ekstrim kecil

Ukuran Penyebaran semakin besar nilainya berarti data semakin bervariasi/beragam Wilayah (Range), selisih antara nilai data terbesar dengan data terkecil Jangkauan antar kuartil (Inter Quartile Range), selisih antara kuartil 1 dengan kuartil 3 kisaran tempat mengumpulnya 50% data bernilai sedang Ragam (variance), rata-rata kuadrat penyimpangan data terhadap rata-ratanya Simpangan Baku (standard deviation), akar dari ragam N 2 1 X 2 i N i 1 n 2 1 ( ) 2 n - 1 i 1 ( ) s X i x

Sebaran Penarikan Contoh populasi ambil contoh berukuran n ambil contoh berukuran n ambil contoh berukuran n ambil contoh berukuran n x1 x2 3 Rata-rata contoh adalah peubah acak yang juga memiliki sebaran tertentu. Contoh yang berbeda dari populasi yang sama, hampir dapat dipastikan memiliki rata-rata yang berbeda. x xk

Sebaran Penarikan Contoh x menyebar N(, 2 /n) x 1, x 2,, x n dari populasi yang menyebar N(, 2 ) x s n menyebar t-student db=n-1

Sifat-sifat Penduga Penduga bagi suatu parameter, dilambangkan ˆ Sifat yang diinginkan dari suatu penduga parameter adalah: 1. Tak Bias (unbiased) ˆ 2. Ragam penduga, Var ˆ, kecil E

Sifat-sifat Penduga Tak bias, ragam kecil Bias, ragam kecil Tak bias, ragam besar Bias, ragam besar

Selang Kepercayaan Menduga nilai parameter menggunakan kisaran nilai antara batas bawah (LCL=lower confidence limit) dan batas atas (UCL=upper confidence limit) x 1, x 2,, x n dari populasi yang menyebar N(, 2 ) Selang kepercayaan (1- )x100% bagi adalah x t 2 n 1 s n